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讨论总结

这个讨论主要围绕让各种AI模型（如Claude 3.5、Gemini系列、ChatGPT 4o等）数出正确数字（主要是图片中的手指数量）展开。一些用户分享了不同模型的测试结果，有的成功有的失败，并且探讨了影响结果的因素，像付费与否、测试条件、图像中的元数据等。同时也涉及到一些相关话题，如手指计数中拇指是否算手指、模型是否存在偏见等，还有人提出了关于AGI基准的想法以及分享了一些模型的特殊能力。

主要观点

  1. 👍 不同AI模型在计数任务中的表现差异很大
    • 支持理由：众多评论提到不同模型如Gemini、o1等在数手指数量任务中失败，而像ChatGPT 4o、Molmo等在某些情况下能得到正确结果。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 AI模型存在局限性影响计数结果
    • 正方观点：有用户指出训练数据偏差、语义过载、聚焦典型特征等会影响模型计数，如数据集中大多是五指手的图像，模型会产生偏向。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 付费用户可能得到更好的AI服务版本
    • 解释：部分用户提到自己是免费用户，猜测付费用户可能会得到更好的服务版本从而在计数任务中有更好表现。
  4. 💡 图像中的元数据或其他因素可能影响结果准确性
    • 解释：有用户指出从Reddit下载的图片含有的标识等元数据，以及测试条件不纯净等可能影响结果。
  5. 💡 部分AI模型即使经过提示工程也未能成功计数
    • 解释：如o1和Gemini 2在进行大量提示工程的情况下，仍无法完成计算图片中正确数字数量的任务。

金句与有趣评论

  1. “😂 Super - Muffin - 1230：I asked Claude 3.5 multiple times. Didn’t work.”
    • 亮点：简洁地表明Claude 3.5多次尝试计数失败，体现出部分AI模型在这个任务上的困难。
  2. “🤔 Shawnrushefsky：I am using paid. I’ll also say that since my image was downloaded from this post, it had the Reddit stuff on it, which may have clued in the model to a trick question”
    • 亮点：提出了付费与否以及图片中的Reddit标识可能影响模型结果的观点，从不同角度思考影响因素。
  3. “👀 Nyghtbynger：I count 6.”
    • 亮点：直接给出自己数出的数字，在众多关于模型计数的讨论中，人类的计数结果也可作为一种参考或对比。
  4. “😂 SkullRunner：When you cut off a finger and thumb and the plastic surgeon AI assumes they are interchangeable you might find \"English Definition\" is not as important as accurate and precise identification and context.”
    • 亮点：以一种夸张的假设场景，强调在AI图像识别中精确性的重要性高于英语定义。
  5. “🤔 AaronFeng47: This is the "strawberry" for vision models, I tried all Gemini 2 models and they all failed "
    • 亮点：将对视觉模型的计数挑战形容为“strawberry”，并表明Gemini 2模型全部失败，形象地表达出任务对模型的挑战性。

情感分析

总体情感倾向是比较客观中性的。主要分歧点在于不同AI模型的计数结果以及对结果的解释上。这可能是因为不同模型的功能、训练数据、算法等存在差异，导致在面对相同的计数任务时表现不同，进而引发用户对这些差异的不同看法。

趋势与预测

  • 新兴话题：以数数字作为新的AGI基准这一想法可能会引发后续讨论，尤其是关于如何定义和衡量AGI与计数任务之间的关系。
  • 潜在影响：如果以数数字作为AGI的新基准被认可，可能会促使AI开发者更加注重模型在计数等基础任务上的准确性，也可能会影响到相关领域对AI能力评估的标准。

详细内容：

《Reddit 上关于 AI 模型计数准确性的热门讨论》

近日，Reddit 上有一个热门帖子引发了广泛讨论，题为“My challenge to you: Get any AI model (open or closed) to count the correct number of digits”。该帖子获得了大量的关注，众多用户纷纷参与评论，分享他们使用不同 AI 模型进行手指计数的经历和观点。

在讨论中，主要观点包括：有人发现 Claude 3.5 在多次尝试后仍未能准确计数，还探讨了是否付费用户会得到更好的服务；也有用户提到 Molmo 模型在这方面表现出色，能够准确计数，并且还分享了关于该模型训练数据和特点的信息；还有用户从不同角度分析了 AI 模型在计数时出现错误的原因，比如训练数据的偏差、对常见特征的过度关注等。

有用户分享道：“作为一名在硅谷工作了 10 年的软件工程师，我亲身经历了技术行业的快速变革。在 2015 年，我所在的初创公司还在为基础设施烦恼，但到了 2020 年，我们已经完全依赖云服务。这种转变不仅提高了效率，还彻底改变了我们的工作方式和团队结构。”

比如，有人认为：“LLMs 可能具有强烈的先验观念，所以会认为手通常有 5 个手指。它们需要一种内部机制来识别何时被问到愚蠢的问题并重新审视。” 但也有人反驳：“你是在对回应强加任意的、事后的标准。在给出的提示的背景下，回应是完全有效的。”

讨论中的共识在于大家都认识到当前 AI 模型在处理这类问题时存在一定的局限性。特别有见地的观点如：“训练这种识别异常问题的行为可能相当直接，但目前优先级较低。”

总之，这场关于 AI 模型计数准确性的讨论，展示了人们对 AI 能力的探索和思考，也揭示了当前技术仍有待改进和完善的地方。